为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA
本资料是一个遗传算法优化BP神经网络实现非线性函数拟合的实例。在该实例中,我们使用遗传算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化,从而提高拟合效果。具体实现过程详细介绍了遗传算法的原理、BP神经网络的结构
遗传算法优化BP神经网络进行交通流量预测,其预测精度明显超过了仅使用BP神经网络进行预测的情况。
为了提高BP 神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性, 提出了一种基于遗传算法优化BP 神经网络 的改进混沌时间序列预测方法. 利用遗传算法优化BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练BP 神经网络
matlab遗传算法优化神经网络权值教程,通过学习可以了解和掌握神经网络权值的优化方法。
程序直接能够运行,点击GA_Wnn_test直接就能运行,当然对于matlab的版本可能有些要求,我的是2012版本没问题。这里边包括小波分析、神经网络以及遗传算法,实现对数据充分的拟合,直接输出误差
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BP的学习算法容易陷入局部最优和振荡,本算法为本人研究用VB6.0实现遗传算法优化神经网络权值的源程序,两个字“管用”
从网上下载的遗传算法优化bp网络代码使用不是很方便: 1)直接运行没有仿真结果,必须在命令窗口仿真才能得到结果； 2)使用者必须修改里面的隐层及输出层节点数,而隐层节点数有三个文件必须修改。 3)必须
遗传算法与神经网络的组合matlab代码 很好用的啊
